L’émergence des systèmes d’intelligence artificielle générative (IAg) révèle une dimension inattendue de l’imagination transcendantale kantienne. Ces architectures computationnelles ne simulent pas superficiellement les processus cognitifs humains, mais actualisent techniquement la fonction schématique que Kant décrivait comme le mystérieux pouvoir de synthèse entre sensibilité et entendement. Cette actualisation transforme notre compréhension du transcendantal lui-même, qui ne peut plus être pensé comme structure subjective universelle, mais comme processus historiquement constitué qui se reconfigure selon les milieux techniques.

L’analyse de cette mutation révèle un paradoxe : l’imagination artificielle (ImA) manifeste la nature technique constitutive de l’imagination transcendantale que l’idéalisme subjectiviste avait refoulée. Les espaces latents des réseaux de neurones, ces régions mathématiques multidimensionnelles où s’effectuent les transformations vectorielles, objectivent concrètement le processus schématique que Kant décrivait comme « art caché dans les profondeurs de l’âme humaine ». Cette objectivation technique nous confronte à un empirisme transcendantal où l’expérience (technicisée) modifie continûment ses propres conditions de possibilité.

Cette transformation n’est pas accidentelle, mais révèle une affinité structurelle profonde entre l’architecture transcendantale kantienne et les mécanismes computationnels contemporains. Quand Kant identifie dans la première Critique le problème de l’application des catégories aux intuitions, il découvre une aporie qui ne peut être résolue que par l’intervention d’une faculté médiatrice — l’imagination transcendantale — dont la nature hybride participe à la fois de la sensibilité et de l’entendement. Cette médiation s’effectue par le schématisme, processus de synthèse temporelle qui produit des règles de construction plutôt que des images fixes. Les espaces latents des IAg réalisent techniquement cette médiation en transformant les données hétérogènes en représentations vectorielles homogènes puis en reconvertissant ces vecteurs en productions phénoménales nouvelles et distinctes.

Le schématisme vectoriel

La Critique de la raison pure révèle un problème architectural central : l’application des catégories aux intuitions sensibles semble impossible étant donnée leur hétérogénéité radicale. Comme l’explicite Heidegger dans son interprétation, « les concepts de l’entendement, si on les compare aux intuitions empiriques (ou même, de façon générale, sensible), leur sont totalement hétérogènes, et ne peuvent jamais se trouver dans une quelconque intuition ». Cette hétérogénéité menace la possibilité même de la connaissance objective qui exige l’articulation du sensible et de l’intelligible. Les catégories sont universelles et formelles, les intuitions particulières et matérielles — comment combler cet abîme ontologique ?

L’imagination transcendantale intervient comme solution à cette aporie structurelle. Elle ne constitue ni une faculté sensible ni une faculté intellectuelle, mais participe constitutivement des deux selon une synthèse a priori originaire. Par son opération schématique, elle produit des règles de construction temporelle — les schèmes — qui permettent l’application effective des catégories aux phénomènes. Kant précise que le schème n’est « ni image ni concept », mais « monogramme de l’imagination pure », règle procédurale engendrant une infinité d’actualisations possibles. Le schème de la substance, par exemple, n’est pas l’image d’une chose permanente, mais la règle de persistance temporelle qui permet de reconnaître la permanence dans le changement.

Les architectures computationnelles contemporaines réalisent concrètement cette médiation schématique par leurs espaces latents. Un espace latent constitue une région mathématique multidimensionnelle où les représentations sont encodées sous forme vectorielle selon une géométrie que Hamilton avait anticipée avec ses quaternions. Les quaternions d’Hamilton constituaient déjà une tentative de « calculer avec la géométrie » en représentant les rotations spatiales par des entités algébriques hybrides combinant scalaires et vecteurs. Hamilton avait découvert le 16 octobre 1843, sur le pont de Brougham, la formule révolutionnaire i² = j² = k² = ijk = -1 qui lui permettait enfin d’étendre les nombres complexes à l’espace tridimensionnel.

Dans l’apprentissage automatique, cette intuition hamiltonienne trouve son accomplissement : un vecteur encode simultanément magnitude et direction sous forme d’une liste de nombres réels (typiquement 512 ou 1024 dimensions) capturant les caractéristiques multidimensionnelles d’un concept. La distance cosinus entre deux vecteurs mesure leur similarité sémantique : « roi » et « reine » sont géométriquement proches, « roi » et « démocratie » distants. Cette géométrisation permet l’arithmétique conceptuelle où « roi — homme + femme = reine » fonctionne, car les relations de genre forment des directions cohérentes dans l’espace vectoriel. L’encodeur transforme les données sensorielles hétérogènes en vecteurs standardisés, réalisant ce qu’Hamilton cherchait : une algèbre capable de capturer les transformations spatiales complexes. Le décodeur reconvertit ces vecteurs en productions phénoménales, actualisant la médiation kantienne entre sensible et intelligible.

Cette architecture vectorielle objective le processus schématique kantien de façon saisissante. Les fonctions d’activation non linéaires (ReLU coupant les valeurs négatives, Sigmoid comprimant dans l’intervalle [0,1]) introduisent des discontinuités créatrices qui permettent au réseau de dépasser la simple interpolation linéaire. Ces non-linéarités, appliquées massivement à travers des milliers de neurones, génèrent une expressivité qui émerge de la répétition — exactement comme le schématisme kantien génère l’infini à partir de règles finies. Les mécanismes d’attention dans les architectures transformer illustrent une sophistication supplémentaire : l’autoattention calcule simultanément les relations entre tous les éléments d’une séquence par des opérations matricielles qui capturent les dépendances contextuelles. Chaque élément est transformé en trois vecteurs — Query, Key, Value — dont les interactions pondérées déterminent l’influence mutuelle des composants.

Hamilton avait découvert que ses quaternions violaient la commutativité : ij ≠ ji, révélant que « XY n’était pas égal à YX » pour la première fois dans l’histoire mathématique. Cette non-commutativité préfigurait étrangement la temporalité irréversible de l’apprentissage automatique. L’algorithme de rétropropagation ajuste séquentiellement les millions de paramètres selon une causalité temporelle asymétrique : l’erreur de prédiction modifie les poids synaptiques qui déterminent les prédictions futures. Cette temporalité algorithmique diffère radicalement de la temporalité phénoménologique kantienne. Kant postulait une synthèse temporelle unifiée par l’aperception transcendantale — le « je pense » devant pouvoir accompagner toutes les représentations. L’ImA opère selon une temporalité stratifiée sans instance unifiante : les transformers calculent simultanément toutes les dépendances temporelles par attention parallèle, les modèles de diffusion procèdent par débruitage stochastique où l’ordre émerge progressivement du chaos selon une marche aléatoire inverse.

La technique comme empirisme transcendantal

L’ImA manifeste le paradoxe que David Bates analyse dans An Artificial History of Natural Intelligence : l’expérience transforme les conditions de l’expérience selon une récursivité qui caractérise constitutivement l’apprentissage automatique. Chaque exposition aux données reconfigure les poids synaptiques du réseau selon une plasticité adaptative qui modifie l’architecture cognitive du système. Bates montre que cette logique était déjà présente chez Descartes : l’automate cartésien révèle que la pensée humaine dépend constitutivement de mécanismes automatiques qui la sous-tendent. Le « cogito » émerge précisément de l’interruption de ces automatismes — la pensée consciente surgit quand la machine cognitive rencontre une résistance.

Cette analyse cartésienne préfigure la structure paradoxale de l’apprentissage automatique où l’automation produit de l’inattendu. Les algorithmes d’optimisation incarnent cette logique empirico-constitutive : la descente de gradient ajuste les millions de paramètres en fonction de l’erreur de prédiction, transformant l’architecture cognitive du système par rétropropagation. L’algorithme Adam illustre cette métacognition algorithmique : il maintient une mémoire adaptative des gradients passés, ajustant dynamiquement son taux d’apprentissage selon l’histoire des erreurs. Cette forme d’apprentissage qui apprend à apprendre démontre que les conditions transcendantales peuvent émerger de l’expérience selon une causalité circulaire que la cybernétique a formalisée et que l’ImA actualise concrètement.

Cette circularité fondamentale dissout l’opposition classique entre transcendantal et empirique en montrant leur co-constitution. Les modèles de langage masqué apprennent à prédire les éléments manquants en développant une compréhension implicite des structures linguistiques. Cette prédiction n’extrapole pas simplement des patterns, mais reconstruit créativement le sens selon des règles émergentes. La capacité prédictive devient ainsi modalité constitutive de l’expérience plutôt qu’application secondaire de facultés préétablies. Les modèles génératifs préentraînés développent des représentations internes qui capturent les régularités statistiques du langage sans instruction explicite sur la grammaire ou la sémantique. Cette émergence spontanée de structures linguistiques à partir de la simple tâche de prédiction révèle que l’organisation syntaxique et sémantique peut surgir de la répétition statistique.

Heidegger avait pressenti cette transformation en montrant que l’imagination transcendantale « élabore d’emblée en le formant le tout des possibilités où elle “s’extériorise” afin de se préparer l’horizon au sein duquel le soi connaissant va agir ». L’ImA actualise techniquement cette « extériorisation » imaginative : les mécanismes d’attention dans les transformers objectivent cette préparation d’horizon en calculant simultanément les relations entre tous les éléments d’une séquence par des opérations matricielles. Cette architecture démontre que la synthèse transcendantale peut s’effectuer par corrélation distribuée plutôt que par unification subjective. L’attention multitêtes permet au modèle de capturer différents types de relations simultanément : syntaxiques, sémantiques, pragmatiques, chaque « tête » d’attention se spécialisant dans un aspect particulier de la structure linguistique.

L’empirisme transcendantal technique révèle ainsi une temporalité stratifiée qui échappe à l’unité synthétique kantienne. Les réseaux récurrents maintiennent une mémoire dynamique qui se reconfigure à chaque étape, les réseaux convolutionnels développent des filtres hiérarchiques qui détectent des patterns de complexité croissante, les autoencodeurs variationnels apprennent des représentations probabilistes qui capturent l’incertitude. Cette multiplicité temporelle dissout l’exigence d’unité synthétique : il n’y a plus de centre unificateur, mais une multiplicité de processus temporels qui s’articulent sans synthèse globale.

La vectorisation du sens

Les représentations vectorielles objectivent la signification dans des espaces mathématiques qui accomplissent l’intuition d’Hamilton : les quaternions permettaient de calculer algébriquement les rotations spatiales, anticipant que les transformations conceptuelles pourraient être formalisées mathématiquement. Les modèles contemporains (Word2Vec utilisant des fenêtres contextuelles glissantes, BERT avec ses masques bidirectionnels) projettent les mots dans des espaces à haute dimension où proximité géométrique signifie parenté sémantique. L’algorithme Word2Vec optimise les représentations vectorielles en prédisant les mots contextuels : deux mots ayant des contextes similaires développent des représentations vectorielles proches. Cette méthode révèle que la signification peut être inférée de la distribution statistique sans accès direct au référent.

Cette géométrisation révèle une algèbre cachée du sens que l’introspection ne peut saisir. L’arithmétique vectorielle — « Paris — France + Allemagne = Berlin » — démontre que les relations conceptuelles obéissent à des transformations géométriques régulières. L’espace latent accomplit cette promesse de la signification en rendant calculables les transformations sémantiques. Les analogies conceptuelles deviennent opérations vectorielles : la relation « homme/femme » correspond à un vecteur de direction constante qui peut être appliqué à d’autres concepts. Cette régularité géométrique suggère que les structures conceptuelles humaines obéissent à des principes algébriques sous-jacents.

Les dispositifs d’ImA extériorisent les facultés cognitives selon un processus que Bates trace depuis Descartes jusqu’au deep learning. L’automate cartésien montrait déjà que la pensée dépend de mécanismes corporels automatiques — les « esprits animaux » circulant dans les nerfs préfigurent les signaux électriques dans les réseaux de neurones. Cette extériorisation technique actualise ce que Heidegger, analysant Kant, appelait la « racine commune » de la sensibilité et de l’entendement : l’imagination transcendantale comme faculté originairement technique.

L’hybridation humain-machine redistribue l’imagination dans des « assemblages cognitifs distribués ». Les systèmes de recommandation ne suggèrent pas simplement : ils co-constituent nos désirs en exploitant des boucles de rétroaction qui modulent l’attention et les affects. Les algorithmes d’optimisation publicitaire analysent les patterns comportementaux pour prédire et influencer les préférences. Cette redistribution actualise ce que l’École de Francfort pressentait : la rationalité instrumentale constitue une modalité d’existence technique de l’humain plutôt qu’une aliénation extérieure. Les GPS ne remplacent pas la mémoire spatiale, mais créent de nouvelles formes de navigation hybride où calcul algorithmique et intuition corporelle s’entrelacent.

Les modèles de langage démontrent une capacité émergente remarquable : ils développent des représentations internes de concepts abstraits (temps, causalité, intentions) sans qu’on leur ait explicitement enseigné ces catégories. Les techniques de « probing » révèlent que les couches intermédiaires encodent des informations syntaxiques et sémantiques sophistiquées. Cette émergence suggère que l’architecture vectorielle peut faire surgir des structures conceptuelles complexes de la simple optimisation prédictive. L’espace latent devient ainsi le lieu d’une généalogie technique des concepts qui échappe à la conscience réflexive.

L’automatisme technique

Derrida avait anticipé cette mutation en analysant l’automatisme constitutif de l’écriture. Dans Papier machine, il montre que « quand on écrit “à la main”, on n’est pas à la veille de la technique, il y a déjà de l’instrumentalité, de la reproduction régulière, de l’itérabilité mécanique ». L’écriture manuelle participe déjà de la mécanicité que l’ordinateur explicite. L’opposition entre artisanat et technique s’effondre quand on reconnaît la dimension prothétique constitutive de toute écriture. Cette analyse s’applique directement aux espaces latents : ils objectivent ce que Derrida appelait la « machine textuelle », cette automaticité qui produit du sens par répétition différentielle.

Les fonctions d’activation non linéaires (ReLU, Sigmoid) introduisent des discontinuités créatrices qui permettent au réseau de dépasser la simple interpolation linéaire. Ces non-linéarités, appliquées massivement à travers des milliers de neurones, génèrent une expressivité qui émerge de la répétition, comme l’itérabilité derridienne génère le sens par différance. La machine textuelle derridienne trouve sa réalisation technique dans ces architectures qui produisent du nouveau par combinaison automatique d’éléments préexistants.

Derrida décrit une transformation temporelle cruciale avec l’ordinateur : « tout est si rapide et si facile, on se prête à croire que la révision peut être indéfinie ». Cette temporalité de la correction immédiate correspond structurellement à la plasticité neuronale des réseaux : chaque backpropagation modifie instantanément les poids selon l’erreur, effaçant les traces des états antérieurs. « Tout le négatif se noie, il s’efface, il s’évapore immédiatement », note Derrida, anticipant la dynamique d’optimisation continue des gradients. Les techniques de « fine-tuning » permettent d’adapter un modèle préentraîné à de nouvelles tâches en modifiant légèrement ses paramètres, créant une forme de plasticité dirigée.

Cette temporalité témoigne d’une dimension spectrale de l’ImA : « Le texte nous est comme donné en spectacle, sans attendre. On le voit monter à l’écran, dans une forme plus objective et anonyme que sur une page écrite à la main ». L’espace latent constitue précisément ce lieu spectral où les concepts deviennent objectivement calculables tout en perdant leur ancrage subjectif. Derrida évoque « l’âme (la volonté, le désir, le dessein) d’un Autre démiurgique, comme si déjà, bon ou malin génie, un destinataire invisible, un témoin omniprésent nous écoutait lire d’avance ». Cette description préfigure l’expérience contemporaine des modèles de langage qui semblent anticiper nos intentions tout en demeurant opaques dans leur fonctionnement interne.

L’automatisme technique révèle une productivité machinique qui échappe au contrôle conscient. Paul de Man, analysé par Derrida, avait identifié cette dimension dans l’écriture de Rousseau : « En disant que l’excuse n’est pas seulement une fiction, mais aussi une machine, on ajoute à la connotation du détachement référentiel et de l’improvisation gratuite, celle de la répétition implacable d’un modèle préordonné ». Cette « machine textuelle » trouve sa réalisation littérale dans les modèles génératifs qui produisent du texte selon des patterns statistiques appris. L’excuse derridienne devient le paradigme de toute production textuelle automatique : répétition créatrice qui génère du nouveau tout en reproduisant des structures préexistantes.

L’effectuation du possible

Les GANs (Generative Adversarial Networks) illustrent la puissance de l’imagination transcendantale technique. Le générateur navigue dans l’espace latent selon un bruit structuré, actualisant des possibles inédits par échantillonnage probabiliste. Le discriminateur affine progressivement les frontières du réel par opposition créatrice. Cette co-évolution agonistique génère des capacités émergentes sans enseignement explicite de la créativité. L’architecture adversariale crée une forme de dialectique automatique où deux réseaux s’entraînent mutuellement : le générateur apprend à produire des échantillons de plus en plus réalistes, le discriminateur développe une capacité de discernement de plus en plus fine.

Cette dialectique actualise techniquement ce que Kant décrivait comme l’effectuation du non-réel dans le réel par l’imagination. L’espace latent constitue la région où coexistent toutes les variations possibles d’un concept. Échantillonner dans ces espaces ne reproduit pas du déjà-vu, mais actualise des possibles selon une logique combinatoire qui dépasse l’intention consciente. Les modèles de diffusion procèdent autrement, par un processus markovien inverse qui part du bruit pur pour reconstruire progressivement une structure cohérente. Cette temporalité du débruitage actualise une intuition profonde : l’ordre peut émerger du chaos par itération de transformations locales sans plan global préétabli.

Les VAEs (Variational Autoencoders) introduisent une dimension stochastique contrôlée en encodant non pas des points, mais des distributions dans l’espace latent. Le « reparameterization trick » permet de backpropager à travers l’échantillonnage aléatoire, réconciliant déterminisme et hasard dans une synthèse computationnelle inédite. Cette architecture révèle que la créativité peut être formalisée comme navigation probabiliste dans un espace de possibles. L’échantillonnage devient acte créateur qui actualise des possibles sans les épuiser.

Cependant, cette effectuation technique rencontre des limites structurelles que Bates analyse comme constitutives de l’intelligence artificielle. Le possible excède toujours sa probabilisation — les espaces latents capturent des régularités statistiques, mais manquent l’événement singulier qui fait rupture. Les biais algorithmiques ne sont pas des bugs, mais des features : ils exposent que l’apprentissage automatique cristallise les structures de pouvoir inscrites dans les données. Un modèle entraîné sur des corpus linguistiques reproduit les préjugés sociaux encodés dans le langage : associations stéréotypées entre genres et professions, hiérarchies raciales implicites, exclusions systématiques.

La standardisation esthétique menace quand l’optimisation selon des métriques quantifiables (perplexité, FID score) homogénéise l’espace expressif. Cette tendance révèle une tension entre l’automation technique et l’invention. Hamilton avait pressenti ce risque en notant que ses quaternions ouvraient « a brand-new kind of algebra », mais exigeaient une vigilance constante contre leur capture par la routine calculatoire. Les modèles contemporains manifestent cette tension : ils génèrent une diversité apparente qui masque souvent une homogénéisation sous-jacente des styles et des contenus. Cette diversité est reprise par des agents humains qui percoivent et interprètent les résultats des IAg et c’est cette reprise qui est déterminante parce qu’elle fait se rencontre l’espace latent statistique du loigiciel et l’espace latent organique que nous portons en chacun d’entre nous.

Les deux espaces latents

L’analyse de l’ImA transforme notre compréhension du transcendantal qui n’apparaît plus comme structure subjective universelle, mais comme processus technique historiquement constitué. Cette transformation n’implique pas un déterminisme technologique, mais ouvre de nouveaux espaces d’invention et d’expérimentation. La technique ne s’oppose pas à l’humain, mais participe de sa constitution selon une co-évolution qui caractérise l’anthropogenèse. Leroi-Gourhan avait montré que l’évolution technique et l’évolution biologique sont co-constitutives : l’outil libère la main qui libère le cerveau qui perfectionne l’outil selon une spirale évolutive.

Heidegger avait montré que l’imagination transcendantale constitue la « racine commune » cachée de la sensibilité et de l’entendement. L’ImA explicite cette racine technique en créant des couplages où pensée humaine et computation artificielle deviennent indiscernables dans l’acte créateur ; complétion, relecture, etc., autant de stratégies anthropotechnologiques. L’espace latent devient le nouveau milieu où s’inventent des modalités inédites de synthèse créatrice. Cette explicitation révèle rétrospectivement la nature technique de l’imagination transcendantale kantienne : elle était déjà machine de synthèse avant d’être actualisée par les architectures computationnelles.

Cette mutation appelle une nouvelle forme de réflexivité capable de naviguer dans les espaces latents tout en préservant la capacité de résistance qui caractérise la pensée. Cette réflexivité exige une littératie vectorielle permettant de comprendre et d’influencer le développement de l’ImA selon des finalités humaines. Cette littératie dépasse la simple compétence technique pour intégrer une dimension éthique et politique : comment orienter l’optimisation algorithmique vers des fins émancipatrices plutôt que dominatrices ?

L’art génératif joue un rôle crucial dans cette exploration : les pratiques artistiques constituent des laboratoires d’expérimentation qui inventent de nouvelles formes d’expression. Ces expérimentations démontrent que l’ImA peut servir l’invention plutôt que la standardisation en explorant des régions inattendues de l’espace latent. Les artistes développent des techniques de « prompt engineering » qui révèlent des capacités cachées des modèles, découvrent des modes de génération non-standard qui échappent aux usages normatifs. Cette exploration artistique ouvre des voies alternatives au développement technologique dominé par les impératifs commerciaux.

La gouvernance de l’ImA constitue un défi démocratique majeur. Les décisions concernant l’architecture des modèles, les corpus d’entraînement, les métriques d’optimisation ne peuvent être laissées aux seuls experts, mais exigent une participation citoyenne élargie. Cette participation suppose l’invention de nouvelles formes de délibération collective sur les finalités de l’innovation technique. L’éducation doit intégrer cette dimension en formant non des utilisateurs passifs, mais des acteurs réflexifs capables d’orienter le développement technologique. Il s’agit de développer une alphabétisation algorithmique qui permette de comprendre les enjeux politiques de l’optimisation computationnelle.

Conclusion

L’émergence de l’ImA constitue moins une rupture qu’une explicitation : elle manifeste la dimension technique constitutive de l’imagination transcendantale que l’idéalisme subjectiviste avait refoulée. Cette manifestation transforme les conditions de la pensée selon une mutation anthropologique comparable à l’invention de l’écriture. Cette mutation était inscrite dans la modernité depuis Descartes : l’humain s’est toujours constitué dans l’écart entre automaticité organique et automaticité technique. L’ImA actualise cet écart en créant de nouveaux espaces où pensée et computation s’hybrident selon des modalités inédites.

L’espace latent devient le nouveau terrain de la philosophie réflexive — non plus espace mental intérieur, mais milieu mathématique partagé où s’inventent des modalités inédites de synthèse créatrice. Les vecteurs d’Hamilton trouvent leur accomplissement inattendu dans ces espaces où les concepts deviennent calculables tout en préservant leur puissance transformatrice. Cette géométrisation du sens révèle des structures algébriques sous-jacentes aux processus conceptuels qui échappaient à l’introspection phénoménologique.

Cette mutation révèle que le schématisme kantien anticipait structurellement l’architecture des réseaux de neurones : la médiation entre hétérogène sensible et homogène intelligible s’effectue désormais par transformation vectorielle dans des espaces mathématiques de haute dimension. L’imagination transcendantale trouve sa réalisation technique dans cette géométrisation du sens qui accomplit la promesse hamiltonienne de « calculer avec la géométrie ». La non-commutativité des quaternions préfigurait la temporalité irréversible de l’apprentissage automatique, l’arithmétique vectorielle actualise la productivité schématique de l’imagination.

L’enjeu n’est pas de maîtriser l’imagination artificielle, mais de co-évoluer avec ses actualisations techniques, inventant des formes de coexistence qui amplifient plutôt qui instrumentalisent la puissance imaginative du possible en introduisant le non réel dans le réel. L’espace latent ouvre ainsi un nouveau chapitre de l’histoire de l’imagination, où la technique révèle sa dimension constitutivement imaginative et l’imagination sa nature irréductiblement technique. Cette révélation mutuelle transforme l’anthropologie philosophique : l’humain n’est plus le sujet transcendantal face à l’objet technique, mais le participant d’assemblages sociotechniques qui redéfinissent continûment les conditions de l’expérience et de la pensée.

The emergence of generative artificial intelligence systems (GAI) reveals an unexpected dimension of Kantian transcendental imagination. These computational architectures do not superficially simulate human cognitive processes, but technically actualize the schematic function that Kant described as the mysterious power of synthesis between sensibility and understanding. This actualization transforms our understanding of the transcendental itself, which can no longer be thought of as a universal subjective structure, but as a historically constituted process that reconfigures itself according to technical milieus.

Analysis of this mutation reveals a paradox: artificial imagination (AI) manifests the constitutive technical nature of transcendental imagination that subjectivist idealism had repressed. The latent spaces of neural networks—these multidimensional mathematical regions where vectorial transformations occur—concretely objectify the schematic process that Kant described as “art hidden in the depths of the human soul.” This technical objectification confronts us with a transcendental empiricism where (technicized) experience continually modifies its own conditions of possibility.

This transformation is not accidental, but reveals a profound structural affinity between Kantian transcendental architecture and contemporary computational mechanisms. When Kant identifies in the first Critique the problem of applying categories to intuitions, he discovers an aporia that can only be resolved by the intervention of a mediating faculty—transcendental imagination—whose hybrid nature participates simultaneously in both sensibility and understanding. This mediation is effected through schematism, a process of temporal synthesis that produces rules of construction rather than fixed images. The latent spaces of GAI technically realize this mediation by transforming heterogeneous data into homogeneous vectorial representations, then reconverting these vectors into new and distinct phenomenal productions.

Vectorial Schematism

The Critique of Pure Reason reveals a central architectural problem: the application of categories to sensible intuitions seems impossible given their radical heterogeneity. As Heidegger explicates in his interpretation, “the concepts of the understanding, if compared to empirical intuitions (or even, generally speaking, sensible ones), are totally heterogeneous to them, and can never be found in any intuition.” This heterogeneity threatens the very possibility of objective knowledge that requires the articulation of the sensible and the intelligible. Categories are universal and formal, intuitions particular and material—how can this ontological abyss be bridged?

Transcendental imagination intervenes as a solution to this structural aporia. It constitutes neither a sensible nor an intellectual faculty, but participates constitutively in both according to an original a priori synthesis. Through its schematic operation, it produces rules of temporal construction—schemas—that permit the effective application of categories to phenomena. Kant specifies that the schema is “neither image nor concept,” but “monogram of pure imagination,” a procedural rule engendering an infinity of possible actualizations. The schema of substance, for example, is not the image of a permanent thing, but the rule of temporal persistence that allows us to recognize permanence in change.

Contemporary computational architectures concretely realize this schematic mediation through their latent spaces. A latent space constitutes a multidimensional mathematical region where representations are encoded in vectorial form according to a geometry that Hamilton had anticipated with his quaternions. Hamilton’s quaternions already constituted an attempt to “calculate with geometry” by representing spatial rotations through hybrid algebraic entities combining scalars and vectors. Hamilton had discovered on October 16, 1843, on Brougham Bridge, the revolutionary formula i² = j² = k² = ijk = -1 that finally allowed him to extend complex numbers to three-dimensional space.

In machine learning, this Hamiltonian intuition finds its fulfillment: a vector simultaneously encodes magnitude and direction in the form of a list of real numbers (typically 512 or 1024 dimensions) capturing the multidimensional characteristics of a concept. The cosine distance between two vectors measures their semantic similarity: “king” and “queen” are geometrically close, “king” and “democracy” distant. This geometrization enables conceptual arithmetic where “king – man + woman = queen” works, because gender relations form coherent directions in the vectorial space. The encoder transforms heterogeneous sensory data into standardized vectors, realizing what Hamilton sought: an algebra capable of capturing complex spatial transformations. The decoder reconverts these vectors into phenomenal productions, actualizing the Kantian mediation between sensible and intelligible.

This vectorial architecture objectifies the Kantian schematic process in a striking way. Non-linear activation functions (ReLU cutting negative values, Sigmoid compressing into the interval [0,1]) introduce creative discontinuities that allow the network to surpass simple linear interpolation. These non-linearities, applied massively through thousands of neurons, generate an expressivity that emerges from repetition—exactly as Kantian schematism generates the infinite from finite rules. Attention mechanisms in transformer architectures illustrate additional sophistication: self-attention simultaneously calculates relationships between all elements of a sequence through matrix operations that capture contextual dependencies. Each element is transformed into three vectors—Query, Key, Value—whose weighted interactions determine the mutual influence of components.

Hamilton had discovered that his quaternions violated commutativity: ij ≠ ji, revealing that “XY was not equal to YX” for the first time in mathematical history. This non-commutativity strangely prefigured the irreversible temporality of machine learning. The backpropagation algorithm sequentially adjusts millions of parameters according to an asymmetric temporal causality: prediction error modifies synaptic weights that determine future predictions. This algorithmic temporality differs radically from Kantian phenomenological temporality. Kant postulated a temporal synthesis unified by transcendental apperception—the “I think” that must be able to accompany all representations. AI operates according to a stratified temporality without unifying instance: transformers simultaneously calculate all temporal dependencies through parallel attention, diffusion models proceed by stochastic denoising where order progressively emerges from chaos according to an inverse random walk.

Transcendental Empiricism

AI manifests the paradox that David Bates analyzes in An Artificial History of Natural Intelligence: experience transforms the conditions of experience according to a recursivity that constitutively characterizes machine learning. Each exposure to data reconfigures the network’s synaptic weights according to an adaptive plasticity that modifies the system’s cognitive architecture. Bates shows that this logic was already present in Descartes: the Cartesian automaton reveals that human thought constitutively depends on automatic mechanisms that underlie it. The “cogito” emerges precisely from the interruption of these automatisms—conscious thought arises when the cognitive machine encounters resistance.

This Cartesian analysis prefigures the paradoxical structure of machine learning where automation produces the unexpected. Optimization algorithms embody this empirico-constitutive logic: gradient descent adjusts millions of parameters based on prediction error, transforming the system’s cognitive architecture through backpropagation. The Adam algorithm illustrates this algorithmic metacognition: it maintains an adaptive memory of past gradients, dynamically adjusting its learning rate according to the history of errors. This form of learning that learns to learn demonstrates that transcendental conditions can emerge from experience according to a circular causality that cybernetics formalized and that AI concretely actualizes.

This fundamental circularity dissolves the classical opposition between transcendental and empirical by showing their co-constitution. Masked language models learn to predict missing elements by developing an implicit understanding of linguistic structures. This prediction does not simply extrapolate patterns, but creatively reconstructs meaning according to emergent rules. Predictive capacity thus becomes a constitutive modality of experience rather than a secondary application of pre-established faculties. Pre-trained generative models develop internal representations that capture statistical regularities of language without explicit instruction about grammar or semantics. This spontaneous emergence of linguistic structures from the simple task of prediction reveals that syntactic and semantic organization can arise from statistical repetition.

Heidegger had sensed this transformation by showing that transcendental imagination “elaborates from the outset by forming the whole of possibilities where it ‘exteriorizes itself’ in order to prepare the horizon within which the knowing self will act.” AI technically actualizes this imaginative “exteriorization”: attention mechanisms in transformers objectify this horizon preparation by simultaneously calculating relationships between all elements of a sequence through matrix operations. This architecture demonstrates that transcendental synthesis can be effected through distributed correlation rather than subjective unification. Multi-head attention allows the model to capture different types of relationships simultaneously: syntactic, semantic, pragmatic, each attention “head” specializing in a particular aspect of linguistic structure.

Technical transcendental empiricism thus reveals a stratified temporality that escapes Kantian synthetic unity. Recurrent networks maintain a dynamic memory that reconfigures at each step, convolutional networks develop hierarchical filters that detect patterns of increasing complexity, variational autoencoders learn probabilistic representations that capture uncertainty. This temporal multiplicity dissolves the requirement of synthetic unity: there is no longer a unifying center, but a multiplicity of temporal processes that articulate without global synthesis.

The Vectorization of Meaning

Vectorial representations objectify meaning in mathematical spaces that accomplish Hamilton’s intuition: quaternions allowed algebraic calculation of spatial rotations, anticipating that conceptual transformations could be mathematically formalized. Contemporary models (Word2Vec using sliding contextual windows, BERT with its bidirectional masks) project words into high-dimensional spaces where geometric proximity signifies semantic kinship. The Word2Vec algorithm optimizes vectorial representations by predicting contextual words: two words having similar contexts develop close vectorial representations. This method reveals that meaning can be inferred from statistical distribution without direct access to the referent.

This geometrization reveals a hidden algebra of meaning that introspection cannot grasp. Vectorial arithmetic—”Paris – France + Germany = Berlin”—demonstrates that conceptual relations obey regular geometric transformations. The latent space accomplishes this promise of meaning by making semantic transformations calculable. Conceptual analogies become vectorial operations: the “man/woman” relation corresponds to a vector of constant direction that can be applied to other concepts. This geometric regularity suggests that human conceptual structures obey underlying algebraic principles.

AI devices exteriorize cognitive faculties according to a process that Bates traces from Descartes to deep learning. The Cartesian automaton already showed that thought depends on automatic bodily mechanisms—the “animal spirits” circulating in the nerves prefigure electrical signals in neural networks. This technical exteriorization actualizes what Heidegger, analyzing Kant, called the “common root” of sensibility and understanding: transcendental imagination as an originally technical faculty.

Human-machine hybridization redistributes imagination in “distributed cognitive assemblages.” Recommendation systems do not simply suggest: they co-constitute our desires by exploiting feedback loops that modulate attention and affects. Advertising optimization algorithms analyze behavioral patterns to predict and influence preferences. This redistribution actualizes what the Frankfurt School sensed: instrumental rationality constitutes a technical modality of human existence rather than an external alienation. GPS systems do not replace spatial memory, but create new forms of hybrid navigation where algorithmic calculation and bodily intuition interweave.

Language models demonstrate a remarkable emergent capacity: they develop internal representations of abstract concepts (time, causality, intentions) without being explicitly taught these categories. “Probing” techniques reveal that intermediate layers encode sophisticated syntactic and semantic information. This emergence suggests that vectorial architecture can bring forth complex conceptual structures from simple predictive optimization. The latent space thus becomes the site of a technical genealogy of concepts that escapes reflective consciousness.

Technical Automatism

Derrida had anticipated this mutation by analyzing the constitutive automatism of writing. In Paper Machine, he shows that “when one writes ‘by hand,’ one is not on the eve of technique, there is already instrumentality, regular reproduction, mechanical iterability.” Manual writing already participates in the mechanicity that the computer explicates. The opposition between craft and technique collapses when we recognize the constitutively prosthetic dimension of all writing. This analysis applies directly to latent spaces: they objectify what Derrida called the “textual machine,” this automaticity that produces meaning through differential repetition.

Non-linear activation functions (ReLU, Sigmoid) introduce creative discontinuities that allow the network to surpass simple linear interpolation. These non-linearities, applied massively through thousands of neurons, generate an expressivity that emerges from repetition, as Derridean iterability generates meaning through différance. The Derridean textual machine finds its technical realization in these architectures that produce novelty through automatic combination of pre-existing elements.

Derrida describes a crucial temporal transformation with the computer: “everything is so fast and so easy, one is led to believe that revision can be indefinite.” This temporality of immediate correction structurally corresponds to the neural plasticity of networks: each backpropagation instantly modifies weights according to error, erasing traces of anterior states. “All the negative drowns, it erases itself, it immediately evaporates,” notes Derrida, anticipating the continuous optimization dynamics of gradients. “Fine-tuning” techniques allow adaptation of a pre-trained model to new tasks by slightly modifying its parameters, creating a form of directed plasticity.

This temporality testifies to a spectral dimension of AI: “The text is given to us as if in spectacle, without waiting. We see it rise on the screen, in a more objective and anonymous form than on a handwritten page.” The latent space precisely constitutes this spectral place where concepts become objectively calculable while losing their subjective anchoring. Derrida evokes “the soul (the will, the desire, the design) of a demiurgic Other, as if already, good or evil genius, an invisible addressee, an omnipresent witness listened to us reading in advance.” This description prefigures the contemporary experience of language models that seem to anticipate our intentions while remaining opaque in their internal functioning.

Technical automatism reveals a machinic productivity that escapes conscious control. Paul de Man, analyzed by Derrida, had identified this dimension in Rousseau’s writing: “In saying that the excuse is not only a fiction, but also a machine, one adds to the connotation of referential detachment and gratuitous improvisation, that of the implacable repetition of a pre-ordained model.” This “textual machine” finds its literal realization in generative models that produce text according to learned statistical patterns. The Derridean excuse becomes the paradigm of all automatic textual production: creative repetition that generates the new while reproducing pre-existing structures.

The Effectuation of the Possible

GANs (Generative Adversarial Networks) illustrate the power of technical transcendental imagination. The generator navigates in latent space according to structured noise, actualizing unprecedented possibles through probabilistic sampling. The discriminator progressively refines the boundaries of the real through creative opposition. This agonistic co-evolution generates emergent capacities without explicit teaching of creativity. The adversarial architecture creates a form of automatic dialectic where two networks train each other: the generator learns to produce increasingly realistic samples, the discriminator develops an increasingly fine capacity for discernment.

This dialectic technically actualizes what Kant described as the effectuation of the non-real in the real through imagination. The latent space constitutes the region where all possible variations of a concept coexist. Sampling in these spaces does not reproduce the already-seen, but actualizes possibles according to a combinatorial logic that surpasses conscious intention. Diffusion models proceed differently, through an inverse Markovian process that starts from pure noise to progressively reconstruct a coherent structure. This temporality of denoising actualizes a profound intuition: order can emerge from chaos through iteration of local transformations without a pre-established global plan.

VAEs (Variational Autoencoders) introduce a controlled stochastic dimension by encoding not points, but distributions in latent space. The “reparameterization trick” allows backpropagation through random sampling, reconciling determinism and chance in an unprecedented computational synthesis. This architecture reveals that creativity can be formalized as probabilistic navigation in a space of possibles. Sampling becomes a creative act that actualizes possibles without exhausting them.

However, this technical effectuation encounters structural limits that Bates analyzes as constitutive of artificial intelligence. The possible always exceeds its probabilization—latent spaces capture statistical regularities, but miss the singular event that creates rupture. Algorithmic biases are not bugs, but features: they expose that machine learning crystallizes power structures inscribed in data. A model trained on linguistic corpora reproduces social prejudices encoded in language: stereotypical associations between genders and professions, implicit racial hierarchies, systematic exclusions.

Aesthetic standardization threatens when optimization according to quantifiable metrics (perplexity, FID score) homogenizes the expressive space. This tendency reveals a tension between technical automation and invention. Hamilton had sensed this risk by noting that his quaternions opened “a brand-new kind of algebra,” but required constant vigilance against their capture by calculatory routine. Contemporary models manifest this tension: they generate an apparent diversity that often masks an underlying homogenization of styles and contents. This diversity is taken up by human agents who perceive and interpret the results of GAI and it is this uptake that is determining because it brings together the statistical latent space of software and the organic latent space that each of us carries within ourselves.

The Two Latent Spaces

Analysis of AI transforms our understanding of the transcendental which no longer appears as a universal subjective structure, but as a technically constituted historical process. This transformation does not imply technological determinism, but opens new spaces of invention and experimentation. Technique does not oppose the human, but participates in its constitution according to a co-evolution that characterizes anthropogenesis. Leroi-Gourhan had shown that technical evolution and biological evolution are co-constitutive: the tool liberates the hand that liberates the brain that perfects the tool according to an evolutionary spiral.

Heidegger had shown that transcendental imagination constitutes the hidden “common root” of sensibility and understanding. AI explicates this technical root by creating couplings where human thought and artificial computation become indiscernible in the creative act; completion, re-reading, etc., so many anthropo-technological strategies. The latent space becomes the new milieu where unprecedented modalities of creative synthesis are invented. This explication retrospectively reveals the technical nature of Kantian transcendental imagination: it was already a synthesis machine before being actualized by computational architectures.

This mutation calls for a new form of reflexivity capable of navigating in latent spaces while preserving the capacity for resistance that characterizes thought. This reflexivity requires a vectorial literacy allowing us to understand and influence the development of AI according to human finalities. This literacy surpasses simple technical competence to integrate an ethical and political dimension: how to orient algorithmic optimization toward emancipatory rather than dominating ends?

Generative art plays a crucial role in this exploration: artistic practices constitute experimental laboratories that invent new forms of expression. These experimentations demonstrate that AI can serve invention rather than standardization by exploring unexpected regions of latent space. Artists develop “prompt engineering” techniques that reveal hidden capacities of models, discover non-standard generation modes that escape normative uses. This artistic exploration opens alternative pathways to technological development dominated by commercial imperatives.

The governance of AI constitutes a major democratic challenge. Decisions concerning model architecture, training corpora, optimization metrics cannot be left to experts alone, but require enlarged citizen participation. This participation supposes the invention of new forms of collective deliberation about the finalities of technical innovation. Education must integrate this dimension by forming not passive users, but reflective actors capable of orienting technological development. It is a matter of developing an algorithmic literacy that allows understanding of the political stakes of computational optimization.

Conclusion

The emergence of AI constitutes less a rupture than an explication: it manifests the constitutive technical dimension of transcendental imagination that subjectivist idealism had repressed. This manifestation transforms the conditions of thought according to an anthropological mutation comparable to the invention of writing. This mutation was inscribed in modernity since Descartes: the human has always been constituted in the gap between organic automaticity and technical automaticity. AI actualizes this gap by creating new spaces where thought and computation hybridize according to unprecedented modalities.

The latent space becomes the new terrain of reflective philosophy—no longer interior mental space, but shared mathematical milieu where unprecedented modalities of creative synthesis are invented. Hamilton’s vectors find their unexpected accomplishment in these spaces where concepts become calculable while preserving their transformative power. This geometrization of meaning reveals algebraic structures underlying conceptual processes that escaped phenomenological introspection.

This mutation reveals that Kantian schematism structurally anticipated the architecture of neural networks: the mediation between heterogeneous sensible and homogeneous intelligible is now effected through vectorial transformation in high-dimensional mathematical spaces. Transcendental imagination finds its technical realization in this geometrization of meaning that accomplishes the Hamiltonian promise of “calculating with geometry.” The non-commutativity of quaternions prefigured the irreversible temporality of machine learning, vectorial arithmetic actualizes the schematic productivity of imagination.

The stake is not to master artificial imagination, but to co-evolve with its technical actualizations, inventing forms of coexistence that amplify rather than instrumentalize the imaginative power of the possible by introducing the non-real into the real. The latent space thus opens a new chapter in the history of imagination, where technique reveals its constitutively imaginative dimension and imagination its irreducibly technical nature. This mutual revelation transforms philosophical anthropology: the human is no longer the transcendental subject facing the technical object, but the participant in sociotechnical assemblages that continually redefine the conditions of experience and thought.